移动机器人的定位技术是实现机器人自主导航的关键技术之一。随着图像处理技术和计算机视觉技术的发展，基于视觉传感器的定位技术在机器人定位系统中得以广泛使用。Kinect传感器，是一款能够同时提供彩色图像和深度图像的视觉传感器。基于Kinect的视觉里程技术，同传统视觉里程计一样，通过对采集的图像进行特征提取与匹配，然后进行运动估计计算出姿态信息。不同的是，Kinect摄像机能同时获取到环境的深度信息，采用密集点云匹配技术对位姿进行优化，因此Kinect视觉里程计比传统视觉里程计的定位精度更高。但是由于对图像信息的依赖，在特殊场景下会存在匹配失误，同时由于仅依赖单个传感器，系统的累积误差无法修正。在机器人导航系统中，组合导航技术对提高系统的定位与导航性能具有很大的促进作用，因此本文提出将惯性导航技术与视觉导航技术相结合，研究多传感器融合对系统定位性能的改善。在机器人定位融合的过程中提出将姿态和位移分别融合的方案，对前者采用加权平均的方法，后者采用扩展卡尔曼滤波的方法。最后搭建三轮移动机器人平台和ROS软件测试平台，布置不同运动模式和不同局部场景两组测试环境，对提出的改进定位算法进行验证与分析。